什么是Locust
Locust是一个容易使用、分布式的压力测试工具。它是用于网站压力测试(或其它系统)并找出多少用户一个系统可以承载。
在测试过程中，策略就是一个Locust的蠕虫将会攻击你的网站。每一个locust的行为(或你使用的测试用户)是你自己定义的，并且蠕虫进程从一个网页视图中被实时监测。这样会帮助你来实现测试，在真实用户使用前定义系统的瓶颈。
Locust是完全基于事件的，因此可以在单台机器中支持数以千计的用户在线。和其它基于事件的程序相比较，它是不需要使用回调的。相反，它通过gevent使用轻量级的进程。每一个locust测试你的网站时，实际上是真实的在内部运行它自己的进程(或greenlet,准确的说)。这样就允许你不使用复杂的回调方法，而是使用Python编写复杂的场景。
特性
使用纯Python脚本编写测试场景
不需要笨重的UI或臃肿的XML，只需要你平时编写的代码即可。使用协和来代替回调，你的代码看起来更像正常的Python代码块。
分布式 & 大量级 - 支持数以千计的用户
Locust支持跨多台机器来运行压力测试。当然由于基于事件，一个Locust节点也可以在单进程下支持好几千用户。这背后的原因是即使你模拟了这么多用户，但并不是所有的用户都是活跃在攻击你的系统。通常，用户是空闲的，在等待下一次的动作。每秒的请求 != 在线用户数。
基于Web的UI
Locust有一个整洁的 HTML + JS 用户交互界面，用于实时展示对应的测试明细。并且，由于UI是基于Web的，所以它是跨平台并容易扩展的。
可测试任何系统
即使Locust是面向Web的，但它可用于测试大部分系统。只需要针对你要测试的系统写一个client，再使用Locust来压测它。真的很容易！
可改造的
Locust是一个非常小巧并可改造的，并且我们计划一直保持这样。所有重量级的事件I/O和协程都被委托给gevent。容易改造的测试工具是我们创建Locust的初衷。
背景
Locust被创建是因为我们要解决已经存在的问题。没有一个对于来说可以解决正确的问题，它们没找到核心点。我们尝试了JMeter和Tsung。这两个工具使用起来都很不错；在工作中，我们多次使用了前者来测试基准。JMeter。JMeter自带了UI交互，这一秒你可能认识这是一件好事。但你很快就会认识到，这是一个PITA，通过一些点击界面箅编码测试场景。第二，JMeter是基于线程的。这就是所有你想模拟的用户，你需要一个独立的线程。不用说，在一台机器实现几千用户是相当产灵活的。
另一方面，由于是使用Erlang编写的，Tsung没有线程问题。它通过使用BEAM自身来实现轻量级线程，并很容易将量级提升。但，当定义测试场景时，Tsung和JMeter一样被限制了。它提供一个基于XML的动态描述语言来定义，在测试时的用户行为。我猜，你可以想像编码实现它的荣耀。当完成你的post请求并从测试日志中生成日志，展示任何图形排序或报告。接下来你就可以理解测试是怎么运行的。
无论如何，在创建Locust时，我们已经尝试罗列这些问题。希望上面的痛点都不存在。
我猜，你会说我们真的只是罗列了我们的好处。我们希望尽可能的实现一些有用的。
上文内容不用于商业目的，如涉及知识产权问题，请权利人联系博为峰小编(021-64471599-8017)，我们将立即处理。
